Machine Learning Basics: Building Regression Model in Python

[Vasquez]

Machine Learning Basics: Building Regression Model in Python
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Duration: 7.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English

La aplicación de la regresión Lineal para resolver tareas comerciales y de dominar los fundamentos de la máquina de aprendizaje de regresión Lineal en Python.

Aprende a resolver problemas reales mediante la regresión Lineal technique

la Aplicación de la regresión Lineal para resolver tareas comerciales y de dominar los fundamentos de la máquina de aprendizaje de regresión Lineal en Python.
¿Qué quieres saber?
Aprenda a solucionar problemas reales mediante el método de regresión Lineal
análisis Preliminar de los datos mediante Unidimensional y Bivariaten antes de realizar el análisis de regresión Lineal
predecir los resultados futuros en base a datos históricos Sencilla de implantación de la Máquina de Aprendizaje sistema de
de Entender cómo interpretar el resultado de la regresión Lineal es una modelo y transmitir sus ideas
comprensión de los fundamentos de los conceptos de la estadística y el aprendizaje de máquina
conocimiento para la recogida y el tratamiento previo de Aprendizaje automático, la regresión Lineal, el problema de la
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, Cómo convertir el centro el problema de la Máquina de aprendizaje, la regresión Lineal es el problema de la
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requisitos
, los estudiantes deben instalar Python y Anaconda de software, pero tenemos sus conferencias, para ayudar a establecer estos mismos
¿por qué estudiar la regresión Lineal, el método de aprendizaje automático?
Hay cuatro razones para aprender, la regresión Lineal, el método de aprendizaje automático:
1. La regresión lineal es el más popular machine-learning-tecnología
2. La regresión lineal tiene muy buen pronóstico de la exactitud de
3. La regresión lineal es fácil de implementar y fácil de interpretar
4. Esto le da una base sólida para el estudio de ocupar otras técnicas avanzadas de aprendizaje automático,
, ¿Cuánto tiempo tardó en averiguar la regresión Lineal, el método de aprendizaje automático?
La regresión lineal es fácil, pero nadie es capaz de determinar la toma de la enseñanza en el tiempo. Es totalmente de usted. El método que hemos adoptado, para ayudarle a aprender de la regresión Lineal comienza desde cero, y los envía a la vanguardia de nivel durante varias horas. Si se puede, pero recuerde que usted puede aprender, practicar sin. La práctica es la única manera de tener en cuenta lo que han aprendido. Por lo tanto, tenemos también puede trabajar con otro conjunto de datos que un proyecto de regresión Lineal.
¿Cuáles son los pasos de la enseñanza debe cumplir para ser capaz de construir un coche-modelo?
Usted puede compartir su proceso de aprendizaje en 4 partes:
, las estadísticas y la probabilidad de aplicación de la Máquina de aprendizaje métodos requieren conocimientos básicos de estadística y probabilidad-conceptos. La segunda parte del curso incluye una parte.
La comprensión de la Máquina de aprendizaje el Cuarto capítulo le ayudará a entender los términos y conceptos relacionados con el uso de la máquina de aprendizaje y da los pasos que se deben seguir para crear un coche modelo de aprendizaje,
- experiencia en programación - una parte importante de la máquina de aprendizaje de programación. Python y R destacar evidente que los líderes en los últimos días. El tercer capítulo le ayudará a Python-entorno, y usted aprenderá algunas de las operaciones básicas. En los siguientes capítulos de vídeo como realizar cualquier concepto de aprendizaje en la teoría de la conferencia en Python
comprensión de regresión Lineal para modelar - buen conocimiento de la regresión Lineal que da una idea de cómo funciona el aprendizaje de máquina. A pesar de la regresión Lineal es la más simple de la tecnología de la máquina de aprendizaje, es todavía el más popular de relativamente buena predicción de habilidades. El quinto y sexto capítulo de la tapa de la regresión Lineal tema de extremo a extremo y con cada una de las conferencias de la teoría de la correspondiente práctica viene una conferencia, donde en realidad$es para cada solicitud, con el que puede.$$¿Por qué el uso de Python para la fecha-Machine-Learning?
Información general sobre Python una de las más valiosas habilidades que Aprenden para la carrera en el coche.
Si esto no es siempre así, Python es un lenguaje de programación para seleccionar data science. Esta es una breve historia:
En 2016, ha adelantado el Año en Kaggle, la principal plataforma de data science-concursos.
En el año 2017, ha adelantado el Año en KDNuggets el estudio anual de datos científicos, " las herramientas más utilizadas.
En el año 2018, el 66% de los datos, los científicos recomiendan a diario con Python, por lo que es la herramienta número uno para el análisis de los expertos.
Machine Learning, los expertos esperan que esta tendencia se mantendrá durante progresiva de crecimiento en el ecosistema de Python. Y durante el viaje para conocer la programación en Python, justo en el comienzo, debe saber que las oportunidades de empleo en abundancia (y creciendo).
¿Cuál es la diferencia entre el Data Mining (minería de datos, Machine Learning, Deep Learning?
En pocas palabras, machine learning y data mining utilizan los mismos algoritmos y cambiar métodos, tales como data mining, excepto tipos de pronósticos. En ese momento, cuando data-mining descubierto anteriormente desconocidas patrones y de conocimientos, aprendizaje de máquina reproduce conocidos ejemplos y conocimientos-y encendido funciona automáticamente, que la información, datos, decisiones y acciones.
La profundidad de la enseñanza, por otro lado, utiliza la avanzada de la potencia de procesamiento y clases especiales de las redes neuronales y su aplicación para grandes volúmenes de datos, aprender a comprender y reconocer un patrón complejo. La traducción automática y el diagnóstico médico ejemplos de un estudio en profundidad.
Lo que es especial en este curso?
El curso Hacemos creado en base a los tres pilares del aprendizaje:
el Conocimiento (la ciencia)
(práctica),
el resultado de la Auto-retroalimentación)
se Sabe que el
, Tenemos una serie de precisos y exhaustivos que es una película para aprender todo de regresión asociados las habilidades necesarias en su carrera profesional.

Ofrecemos también complementar con Ejercicios para aprender de video conferencias. Estos ejercicios cuidadosamente diseñado para seguir investigando los conceptos y ayudar en la realización del concepto a la práctica en el lugar de trabajo.
Comentarios
Comprobar, si usted sabe, no tengo ni idea de ejecutar el código y el análisis de los resultados. Haga preguntas en el debate, si se enfrentan a cualquier dificultad.
Los autores de este curso, que en pocos años empresarial de la experiencia, y, por lo tanto, tienen los curadores de material didáctico, teniendo en cuenta los requisitos de análisis de regresión en el mundo empresarial actual.
Para quién es este curso está dirigido a:
la gente que hace carrera en la ciencia de datos
por los profesionales en los inicios de sus datos sobre el viaje en
estadísticos necesita más experiencia
Que interesante, asistente de regresión Lineal-desde el principiante hasta el nivel Avanzado en el menor tiempo posible

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